[发明专利]基于深度强化学习的能源互联网中虚拟电厂经济调度方法有效
申请号: | 202010010410.X | 申请日: | 2020-01-06 |
公开(公告)号: | CN111242443B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | 孙迪;王宁;关心;林霖 | 申请(专利权)人: | 国网黑龙江省电力有限公司;黑龙江大学 |
主分类号: | G06Q10/0631 | 分类号: | G06Q10/0631;G06Q50/06 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人: | 时起磊 |
地址: | 150090 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | 基于深度强化学习的能源互联网中虚拟电厂经济调度方法,它属于虚拟电厂的能源分配技术领域。本发明解决了现有方法存在的通信负载和延迟大、计算复杂度高以及数据传输的可靠性差的问题。本发明提出了基于边缘计算的利用三层体系结构的分布式发电经济调度结构,其中:第一层和第二层是边缘计算层,而第三层是云计算层。所提出的三层边缘计算架构降低了在中央节点处处理训练任务的计算复杂度,并进一步降低了VPP运营商与DG之间的通信负载,因此也降低了工业用户的响应时间,同时还保留了工业用户的隐私,提高了数据传输的可靠性。本发明可以应用于虚拟电厂的能源分配。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 强化 学习 能源 互联网 虚拟 电厂 经济 调度 方法 | ||
【主权项】:
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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